【Scikit-Learn 中文文档】交叉分解 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/cross_decomposition.html

英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/modules/cross_decomposition.html

 

 

 

官方文档: http://scikit-learn.org/stable/

GitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（觉得不错麻烦给个 Star，我们一直在努力）

贡献者: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh#贡献者

关于我们: http://www.apachecn.org/organization/209.html

 

 

 

 

1.8. 交叉分解

交叉分解模块主要包含两个算法族: 偏最小二乘法（PLS）和典型相关分析（CCA）。

这些算法族具有发现两个多元数据集之间的线性关系的用途： fit method （拟合方法）的参数 X 和 Y 都是 2 维数组。

../_images/sphx_glr_plot_compare_cross_decomposition_0011.png

交叉分解算法能够找到两个矩阵 (X 和 Y) 的基础关系。它们是对在两个空间的 协方差结构进行建模的隐变量方法。它们将尝试在X空间中找到多维方向，该方向能 够解释Y空间中最大多维方差方向。PLS回归特别适用于当预测变量矩阵具有比观测值 更多的变量以及当X值存在多重共线性时。相比之下，在这些情况下，标准回归将失败。

包含在此模块中的类有：PLSRegression, PLSCanonical, CCA, PLSSVD

示例:

 

 

 

 

中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/cross_decomposition.html

英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/modules/cross_decomposition.html

 

 

 

官方文档: http://scikit-learn.org/stable/

GitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（觉得不错麻烦给个 Star，我们一直在努力）

贡献者: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh#贡献者

关于我们: http://www.apachecn.org/organization/209.html

有兴趣的们也可以和我们一起来维护，持续更新中 。。。

机器学习交流群: 629470233

posted @ 2017-11-23 13:34  jayboy  阅读(304)  评论(0)  编辑  收藏  举报